1，數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)結(jié)構(gòu)一般采用幾層結(jié)構(gòu)二層五層三層七層2，哪種數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)最成功bill inmon 或 ralph kimball3，哪種數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)最成功4，怎樣的架構(gòu)設(shè)計(jì)才是真正的數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)5，數(shù)據(jù)倉庫的技術(shù)結(jié)構(gòu)有哪些1，數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)結(jié)構(gòu)一般采用幾層結(jié)構(gòu)二層五層三層七層
遇到大項(xiàng)目設(shè)計(jì)dw的時(shí)候會分兩層（考慮到了聚合粒度差異和數(shù)據(jù)緩沖），小項(xiàng)目一層就夠了。目前數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)最多就兩層。你說呢...
2，哪種數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)最成功bill inmon 或 ralph kimball
bi的數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)主要有星型和雪花型兩種方式。星型架構(gòu)：一種使用關(guān)系數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)多維分析空間的模式，稱為星型模式。星型模式的基本形式必須實(shí)現(xiàn)多維空間，以使用關(guān)系數(shù)據(jù)庫的基本功能。雪花架構(gòu)：當(dāng)星型模式的維度需要進(jìn)行規(guī)范化時(shí)，星型模式就演進(jìn)為雪花模式。比如商業(yè)智能finebi的finecube，高性能列式存儲的文件型數(shù)據(jù)庫，因?yàn)椴捎胢olap的形式，在大數(shù)據(jù)處理方面有不錯(cuò)的支撐，數(shù)據(jù)處理能力強(qiáng)。爭論一直沒有休止，這個(gè)問題同時(shí)也是企業(yè)在建立dw時(shí)需要決策的關(guān)鍵問題。bill inmon的集線器架構(gòu)/企業(yè)信息工廠架構(gòu)（hub and spoke / cif – corporate information factory）與ralph kimball的數(shù)據(jù)集市/數(shù)據(jù)倉庫總線架構(gòu)（data mart bus architecture/data warehouse bus architecture）則是dw架構(gòu)的爭論焦點(diǎn)。但是，這些爭論一直無法形成統(tǒng)一的結(jié)論。到底哪種dw架構(gòu)最好，不同的bi/dw從業(yè)者在不同的項(xiàng)目中，面對不同企業(yè)的不同情況時(shí)，往往持有不同的說法。2005 年，thilini ariyachandra 與hugh watson針對dw架構(gòu)做了一個(gè)深入的調(diào)查，調(diào)查題目為“哪種數(shù)據(jù)倉庫最成功？”，受訪者由454位曾在各種不同規(guī)模的企業(yè)（絕大多數(shù)是美國企業(yè)）中參與了dw規(guī)劃與實(shí)施的人員組成，受訪者根據(jù)dw應(yīng)用實(shí)際情況及經(jīng)驗(yàn)體會做出回答。為了合理設(shè)計(jì)調(diào)查問卷，在調(diào)查問卷中合理設(shè)置調(diào)查對象（參與調(diào)查的dw架構(gòu)）和評判標(biāo)準(zhǔn)（影響dw架構(gòu)選擇的因素及判斷dw架構(gòu)成功的因素等）等內(nèi)容，watson和ariyachandra邀請了20位專家組成專家組設(shè)計(jì)調(diào)查問卷及判斷標(biāo)準(zhǔn)等，這20位專家包括了dw領(lǐng)域的兩位先驅(qū)——赫赫有名的bill inmon和ralph kimball。因此我們可以認(rèn)為這份調(diào)查的結(jié)果是權(quán)威可信的。 了解更多開源相關(guān)，去lupa社區(qū)看看吧。
3，哪種數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)最成功
”的爭論一直沒有休止，這個(gè)問題同時(shí)也是企業(yè)在建立dw時(shí)需要決策的關(guān)鍵問題。bill inmon的集線器架構(gòu)/企業(yè)信息工廠架構(gòu)（hub and spoke / cif – corporate information factory）與ralph kimball的數(shù)據(jù)集市/數(shù)據(jù)倉庫總線架構(gòu)（data mart bus architecture/data warehouse bus architecture）則是dw架構(gòu)的爭論焦點(diǎn)。但是，這些爭論一直無法形成統(tǒng)一的結(jié)論。到底哪種dw架構(gòu)最好，不同的bi/dw從業(yè)者在不同的項(xiàng)目中，面對不同企業(yè)的不同情況時(shí)，往往持有不同的說法。2005 年，thilini ariyachandra 與hugh watson針對dw架構(gòu)做了一個(gè)深入的調(diào)查，調(diào)查題目為“哪種數(shù)據(jù)倉庫最成功？”，受訪者由454位曾在各種不同規(guī)模的企業(yè)（絕大多數(shù)是美國企業(yè)）中參與了dw規(guī)劃與實(shí)施的人員組成，受訪者根據(jù)dw應(yīng)用實(shí)際情況及經(jīng)驗(yàn)體會做出回答。為了合理設(shè)計(jì)調(diào)查問卷，在調(diào)查問卷中合理設(shè)置調(diào)查對象（參與調(diào)查的dw架構(gòu)）和評判標(biāo)準(zhǔn)（影響dw架構(gòu)選擇的因素及判斷dw架構(gòu)成功的因素等）等內(nèi)容，watson和ariyachandra邀請了20位專家組成專家組設(shè)計(jì)調(diào)查問卷及判斷標(biāo)準(zhǔn)等，這20位專家包括了dw領(lǐng)域的兩位先驅(qū)——赫赫有名的bill inmon和ralph kimball。因此我們可以認(rèn)為這份調(diào)查的結(jié)果是權(quán)威可信的。爭論一直沒有休止，這個(gè)問題同時(shí)也是企業(yè)在建立dw時(shí)需要決策的關(guān)鍵問題。bill inmon的集線器架構(gòu)/企業(yè)信息工廠架構(gòu)（hub and spoke / cif – corporate information factory）與ralph kimball的數(shù)據(jù)集市/數(shù)據(jù)倉庫總線架構(gòu)（data mart bus architecture/data warehouse bus architecture）則是dw架構(gòu)的爭論焦點(diǎn)。但是，這些爭論一直無法形成統(tǒng)一的結(jié)論。到底哪種dw架構(gòu)最好，不同的bi/dw從業(yè)者在不同的項(xiàng)目中，面對不同企業(yè)的不同情況時(shí)，往往持有不同的說法。2005 年，thilini ariyachandra 與hugh watson針對dw架構(gòu)做了一個(gè)深入的調(diào)查，調(diào)查題目為“哪種數(shù)據(jù)倉庫最成功？”，受訪者由454位曾在各種不同規(guī)模的企業(yè)（絕大多數(shù)是美國企業(yè)）中參與了dw規(guī)劃與實(shí)施的人員組成，受訪者根據(jù)dw應(yīng)用實(shí)際情況及經(jīng)驗(yàn)體會做出回答。為了合理設(shè)計(jì)調(diào)查問卷，在調(diào)查問卷中合理設(shè)置調(diào)查對象（參與調(diào)查的dw架構(gòu)）和評判標(biāo)準(zhǔn)（影響dw架構(gòu)選擇的因素及判斷dw架構(gòu)成功的因素等）等內(nèi)容，watson和ariyachandra邀請了20位專家組成專家組設(shè)計(jì)調(diào)查問卷及判斷標(biāo)準(zhǔn)等，這20位專家包括了dw領(lǐng)域的兩位先驅(qū)——赫赫有名的bill inmon和ralph kimball。因此我們可以認(rèn)為這份調(diào)查的結(jié)果是權(quán)威可信的。 了解更多開源相關(guān)，去lupa社區(qū)看看吧。
4，怎樣的架構(gòu)設(shè)計(jì)才是真正的數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)
是數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的基礎(chǔ)，是整個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源泉。通常包括企業(yè)內(nèi)部信息和外部信息。內(nèi)部信息包括存放于rdbms中的各種業(yè)務(wù)處理數(shù)據(jù)和各類文檔數(shù)據(jù)。外部信息包括各類法律法規(guī)、市場信息和競爭對手的信息等等；數(shù)據(jù)的存儲與管理是整個(gè)數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的核心。數(shù)據(jù)倉庫的真正關(guān)鍵是數(shù)據(jù)的存儲和管理。數(shù)據(jù)倉庫的組織管理方式?jīng)Q定了它有別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，同時(shí)也決定了其對外部數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式。要決定采用什么產(chǎn)品和技術(shù)來建立數(shù)據(jù)倉庫的核心，則需要從數(shù)據(jù)倉庫的技術(shù)特點(diǎn)著手分析。針對現(xiàn)有各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，進(jìn)行抽取、清理，并有效集成，按照主題進(jìn)行組織。數(shù)據(jù)倉庫按照數(shù)據(jù)的覆蓋范圍可以分為企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫和部門級數(shù)據(jù)倉庫（通常稱為數(shù)據(jù)集市）。olap服務(wù)器對分析需要的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效集成，按多維模型予以組織，以便進(jìn)行多角度、多層次的分析，并發(fā)現(xiàn)趨勢。其具體實(shí)現(xiàn)可以分為：rolap（關(guān)系型在線分析處理）、molap（多維在線分析處理）和holap（混合型線上分析處理）。rolap基本數(shù)據(jù)和聚合數(shù)據(jù)均存放在rdbms之中；molap基本數(shù)據(jù)和聚合數(shù)據(jù)均存放于多維數(shù)據(jù)庫中；holap基本數(shù)據(jù)存放于rdbms之中，聚合數(shù)據(jù)存放于多維數(shù)據(jù)庫中。 元數(shù)據(jù)是描述數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和建立方法的數(shù)據(jù)?？蓪⑵浒从猛镜牟煌譃閮深?，技術(shù)元數(shù)據(jù)和商業(yè)元數(shù)據(jù)。技術(shù)元數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)和管理人員用于開發(fā)和日常管理數(shù)據(jù)倉庫使用的數(shù)據(jù)。包括：數(shù)據(jù)源信息；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的描述；數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)對象和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的定義；數(shù)據(jù)清理和數(shù)據(jù)更新時(shí)用的規(guī)則；源數(shù)據(jù)到目的數(shù)據(jù)的映射；用戶訪問權(quán)限，數(shù)據(jù)備份歷史記錄，數(shù)據(jù)導(dǎo)入歷史記錄，信息發(fā)布?xì)v史記錄等。商業(yè)元數(shù)據(jù)從商業(yè)業(yè)務(wù)的角度描述了數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)。包括：業(yè)務(wù)主題的描述，包含的數(shù)據(jù)、查詢、報(bào)表；元數(shù)據(jù)為訪問數(shù)據(jù)倉庫提供了一個(gè)信息目錄（informationdirectory），這個(gè)目錄全面描述了數(shù)據(jù)倉庫中都有什么數(shù)據(jù)、這些數(shù)據(jù)怎么得到的、和怎么訪問這些數(shù)據(jù)。是數(shù)據(jù)倉庫運(yùn)行和維護(hù)的中心，數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)器利用他來存貯和更新數(shù)據(jù)，用戶通過他來了解和訪問數(shù)據(jù)。 為了特定的應(yīng)用目的或應(yīng)用范圍，而從數(shù)據(jù)倉庫中獨(dú)立出來的一部分?jǐn)?shù)據(jù)，也可稱為部門數(shù)據(jù)或主題數(shù)據(jù)（subjectarea）。在數(shù)據(jù)倉庫的實(shí)施過程中往往可以從一個(gè)部門的數(shù)據(jù)集市著手，以后再用幾個(gè)數(shù)據(jù)集市組成一個(gè)完整的數(shù)據(jù)倉庫。需要注意的就是在實(shí)施不同的數(shù)據(jù)集市時(shí)，同一含義的字段定義一定要相容，這樣在以后實(shí)施數(shù)據(jù)倉庫時(shí)才不會造成大麻煩。國外知名的garnter關(guān)于數(shù)據(jù)集市產(chǎn)品報(bào)告中，位于第一象限的敏捷商業(yè)智能產(chǎn)品有qlikview, tableau和spotview，都是全內(nèi)存計(jì)算的數(shù)據(jù)集市產(chǎn)品，在大數(shù)據(jù)方面對傳統(tǒng)商業(yè)智能產(chǎn)品巨頭形成了挑戰(zhàn)。國內(nèi)bi產(chǎn)品起步較晚，知名的敏捷型商業(yè)智能產(chǎn)品有powerbi, 永洪科技的z-suite，smartbi，finebi商業(yè)智能軟件等，其中永洪科技的z-data mart是一款熱內(nèi)存計(jì)算的數(shù)據(jù)集市產(chǎn)品。國內(nèi)的德昂信息也是一家數(shù)據(jù)集市產(chǎn)品的系統(tǒng)集成商。 為用戶訪問數(shù)據(jù)倉庫提供手段。有數(shù)據(jù)查詢和報(bào)表工具；應(yīng)用開發(fā)工具；管理信息系統(tǒng)（eis）工具；在線分析（olap）工具；數(shù)據(jù)挖掘工具
5，數(shù)據(jù)倉庫的技術(shù)結(jié)構(gòu)有哪些
? （一）數(shù)據(jù)源 是數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的基礎(chǔ)，是整個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源泉。通常包括企業(yè)內(nèi)部信息和外部信息。內(nèi)部信息包括存放于 rdbms 中的各種業(yè)務(wù)處理數(shù)據(jù)和各類文檔數(shù)據(jù)。外部信息包括各類法律法規(guī)、市場信息和競爭對手的信息等等； （二）數(shù)據(jù)的存儲與管理 是整個(gè)數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的核心。數(shù)據(jù)倉庫的真正關(guān)鍵是數(shù)據(jù)的存儲和管理。數(shù)據(jù)倉庫的組織管理方式?jīng)Q定了它有別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，同時(shí)也決定了其對外部數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式。要決定采用什么產(chǎn)品和技術(shù)來建立數(shù)據(jù)倉庫的核心，則需要從數(shù)據(jù)倉庫的技術(shù)特點(diǎn)著手分析。針對現(xiàn)有各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，進(jìn)行抽取、清理，并有效集成，按照主題進(jìn)行組